大數據分析 創造價值 做聰明的市場決策 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[荷] 彼得·範霍夫（Peter C.Verhoef），[荷] 埃德溫·庫奇（Edwin Kooge），[荷] 娜塔莎·沃剋（Natasha Walk） 著，張永澤，李敏敏，趙會如 譯

圖書標籤:

• 大數據
• 數據分析
• 市場營銷
• 商業決策
• 數據驅動
• 商業智能
• 分析方法
• 價值創造
• 營銷策略
• 數據挖掘

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115470577

版次：1

商品編碼：12286949

包裝：平裝

叢書名： 新信息時代商業經濟與管理譯叢

開本：小16開

齣版時間：2018-02-01

用紙：膠版紙

頁數：314

正文語種：中文

編輯推薦

一本被世界院校教授、商場精英聯袂推薦的書，具有以下特點：
1.將視角集中於大數據在市場營銷領域的應用，內容精專，對於大數據在市場營銷實踐具有理論指導意義；
2.從為客戶創造價值和為公司創造價值兩個角度，分析大數據的應用，視角獨特，具有很強可操作性；
3.提齣瞭傳統數據分析和大數據分析兩種數據分析方法路綫，具有啓發性；
4.此外，還討論瞭大數據在市場營銷應用中的一些實際問題，如顧客隱私問題、數據安全問題、數據可視化問題等，對於大數據分析在實際市場營銷工作中具有重要的現實意義。

內容簡介

《大數據分析 創造價值 做聰明的市場決策》著重討論大數據在市場營銷的兩個核心應用領域如何産生價值，即如何通過大數據分析來為客戶提供價值以及為企業創造價值。本書從瞭解數據分析到特定的分析方法，再到如何提升數據分析能力，並為市場營銷戰略規劃和戰略分析提供具有瞭可操作性的解決方案，包括新興大數據技術、故事講解以及可視化，全書內容豐富，翔實，穿插瞭許多經典案例分析，具有高度的實用性。

作者簡介

Peter C. Verhoef是荷蘭格羅寜根大學經濟與商業學院市場營銷係教授。他還在奧斯陸的挪威商學院擔任客座教授。

Edwin Kooge是荷蘭Metrixlab公司大數據分析的聯閤創始人之一。他不僅是一位務實的、擁有超過25年分析經驗的數據分析師，還是注重結果的顧問和企業傢。

Natasha Walk是荷蘭Metrixlab公司大數據分析的聯閤創始人之一。她是一名擁有超過20年應用分析經驗的數據黑客、分析師和人纔教練。

目錄

第 1 章　大數據挑戰 //001
介紹 //002
數據大爆炸 //002
大數據成為常態，但是…… //004
我們的目標 //004
我們的方法 //005
導讀 //006
注解 //007

第 2 章　用大數據分析創造價值 //009
介紹 //010
大數據價值創造模型 //011
大數據性能 //012
文化的作用 //014
大數據分析 //015
從大數據分析到價值創造 //018
用價值創造模型指導本書 //022
結論 //023
2．1　客戶價值指標 //024
介紹 //024
市場指標 //025
新型大數據市場指標 //026
新型大數據指標 //031
客戶指標 //034
新型大數據客戶指標 //039
社會價值指標 //040
公司應該收集所有V2C指標嗎 //041
結論 //042
注釋 //042
2．2　公司價值指標 //043
介紹 //043
市場指標 //044
客戶指標 //048
客戶生命周期價值 //051
新型大數據指標 //059
結論 //063
注釋 //063

第 3 章　數據無處不在 //065
介紹 //067
數據源和數據類型 //067
大數據時代下運用不同數據源 //076
數據倉庫 //078
數據庫結構 //078
數據質量 //080
缺失值和數據融閤 //081
結論 //082
3．1　數據集成 //082
介紹 //083
集成數據源 //083
處理不同數據類型 //085
大數據時代的數據集成 //089
結論 //093
3．2　客戶隱私和數據安全 //093
介紹 //094
為什麼隱私是個大問題 //094
什麼是隱私 //095
客戶和隱私 //096
政府和隱私立法 //096
隱私和道德 //097
隱私政策 //098
隱私及內部數據分析 //100
數據安全 //101
結論 //103
注釋 //103

第 4 章　大數據如何改變分析學 //105
介紹 //107
分析學的力量 //107
不同的復雜程度 //108
市場分析的大緻類型 //109
大數據分析策略 //111
大數據如何改變分析學 //115
分析學中通用大數據變化 //119
結論 //124
4．1　經典數據分析 //125
介紹 //125
分析概述 //126
經典1：報告 //126
經典2：剖析 //129
經典3：遷移分析 //134
經典4：客戶細分 //139
經典5：趨勢分析，市場和銷售預測 //145
經典6：屬性重要性分析 //153
經典7：個體預測模型 //160
結論 //169
注釋 //169
4．2　大數據分析 //170
介紹 //170
大數據領域1：網站分析 //171
大數據領域2：客戶旅程分析 //174
大數據領域3：歸因模型 //178
大數據領域4：動態瞄準 //181
大數據領域5：大數據集成模型 //185
大數據領域6：社群聆聽 //190
大數據領域7：社交網絡分析 //194
新興技術 //198
結論 //199
注釋 //199
4．3　通過講故事和可視化創造影響 //200
介紹 //200
創造影響失敗的因素 //202
講故事 //203
可視化 //207
選擇圖錶類型 //209
結論 //217
注釋 //219


第 5 章　成功構建大數據的能力 //221
介紹 //222
嚮成功創造分析能力方嚮轉型 //224
組成1：流程 //227
組成2：人力 //231
組成3：係統 //235
組成4：組織 //243
結論 //248
注釋 //248

第 6 章　每個商業都擁有大數據，來運用它們吧 //249
介紹 //250
案例1：能源公司的客戶生命周期價值計算 //251
案例2：保險公司大數據閤成的整體營銷途徑 //254
案例3：實現在綫零售商相關個性化的大數據分析 //257
案例4：在綫零售商歸因模型 //262
案例5：通信供應商初始社交網絡分析 //264
結論 //266
注釋 //267

第 7 章　總結思考和學習要點 //269
總結思考 //270
學習要點 //271

縮略語 //275
參考文獻 //279

洞悉商機，引領未來：大數據賦能的智慧增長之道 在瞬息萬變的商業世界中，成功的關鍵在於能否超越直覺，擁抱數據，並將其轉化為切實的競爭優勢。本書並非一本枯燥的技術手冊，也不是一套教條式的管理理論。它是一次關於如何運用“大數據”這一強大工具，深入理解市場、洞察消費者、優化運營，最終實現持續盈利和智慧增長的深度探索。 我們生活在一個數據爆炸的時代。每一次綫上瀏覽、每一次綫下交易、每一次互動交流，都在悄無聲息地産生海量數據。這些數據，如同散落的珍珠，蘊藏著豐富的商業智慧，等待著被發掘、被串聯、被賦予意義。然而，僅僅擁有數據遠遠不夠，如何有效地收集、清洗、分析和解讀這些數據，並將其轉化為指導決策的 actionable insights，纔是現代企業生存與發展的核心競爭力。 本書將帶領您走進一個全新的商業視野，在這個視野中，數據不再是冰冷的數字，而是連接企業與市場的脈搏，是預判未來趨勢的羅盤。我們將一起揭示大數據分析的強大力量，它如何幫助我們從紛繁復雜的市場信息中抽絲剝繭，發現隱藏的規律，理解消費者的深層需求，並以此為基礎，做齣前瞻性的、更明智的市場決策。 第一部分：認識大數據，理解其價值所在 在這一部分，我們將從根本上重新審視“大數據”的定義及其在當今商業環境中的核心地位。它不僅僅是數據的“量”，更是數據的“多樣性”和“速度”。我們將探討大數據帶來的顛覆性變革，以及企業為何必須擁抱大數據，否則將麵臨被時代淘汰的風險。 數據的新範式：超越傳統分析的局限。 我們將對比傳統的數據分析方法與大數據分析的區彆，理解其在處理海量、多源、實時數據方麵的獨特優勢。 大數據：價值的金礦與未知的挑戰。 深入剖析大數據能夠為企業帶來的多維度價值，例如提升客戶理解、優化産品開發、精細化營銷、預測風險、提高運營效率等。同時，我們也會坦誠地討論大數據應用中可能遇到的挑戰，如數據質量、隱私安全、技術門檻、人纔短缺等，並為讀者提供應對思路。 案例研究：大數據的現實力量。 通過一係列來自不同行業（如零售、金融、醫療、製造、科技等）的真實案例，生動展示大數據分析如何幫助企業解決實際問題，實現業務突破，創造顯著的商業價值。我們將分析這些案例成功的關鍵因素，讓讀者切身體驗大數據分析的“魔法”。 第二部分：大數據分析的實踐路徑與核心方法 掌握瞭大數據的重要性，下一步便是如何將其付諸實踐。本部分將聚焦於大數據分析的核心技術、方法論以及實際操作流程，為讀者構建一個清晰的分析框架。 數據采集與治理：構建可靠的數據基礎。 詳細介紹數據采集的多種渠道和技術，包括結構化、半結構化和非結構化數據的收集方式。同時，重點強調數據清洗、轉換、集成等數據治理的重要性，這是確保分析結果準確性的基石。 大數據分析的工具箱：從入門到精通。 介紹當前主流的大數據分析工具和平颱，如Hadoop、Spark、SQL、Python（Pandas, NumPy, Scikit-learn）、R語言、Tableau、Power BI等。我們將根據不同技術棧和應用場景，提供選擇和使用建議，幫助讀者搭建適閤自己的分析環境。 核心分析模型與技術：解鎖數據背後的洞察。 深入講解幾種關鍵的大數據分析模型和技術，包括： 描述性分析 (Descriptive Analytics)： 迴顧過去，迴答“發生瞭什麼？”。例如，銷售額趨勢分析、客戶畫像構建、用戶行為路徑分析。 診斷性分析 (Diagnostic Analytics)： 探究原因，迴答“為什麼會發生？”。例如，市場份額下降的原因分析、客戶流失原因分析。 預測性分析 (Predictive Analytics)： 預判未來，迴答“未來可能發生什麼？”。例如，客戶流失預測、銷量預測、風險評估。 規範性分析 (Prescriptive Analytics)： 提供建議，迴答“我們應該怎麼做？”。例如，個性化推薦係統、最優營銷策略建議、供應鏈優化方案。 數據可視化：讓數據“說話”。 強調數據可視化在溝通分析結果中的關鍵作用。我們將探討不同的可視化圖錶類型及其適用場景，以及如何利用可視化工具將復雜的分析結果以直觀、易懂的方式呈現給決策者。 第三部分：大數據賦能的市場決策：從洞察到行動 理論與實踐相結閤，本部分將重點探討如何將大數據分析的洞察轉化為具體的市場決策，以及如何在各個市場環節中充分發揮大數據的價值。 精準定位目標客戶：告彆盲目營銷。 利用客戶畫像、行為分析、細分模型，更精準地識彆和觸達最有價值的客戶群體，優化營銷預算分配，提升轉化率。 優化産品與服務：滿足未被滿足的需求。 通過分析用戶反饋、市場趨勢、競品動態，發現産品改進的痛點和創新的機會，開發更符閤市場需求的新産品。 驅動智能營銷：提升ROI。 運用A/B測試、營銷自動化、個性化推薦等大數據技術，設計和執行更具針對性和效率的營銷活動，最大化營銷投資迴報。 洞察競爭格局：把握市場主動權。 實時監測競爭對手的動態、市場價格變化、消費者偏好轉移，從而製定更具競爭力的定價策略和市場進入策略。 風險預警與管理：規避潛在危機。 通過異常檢測、趨勢預測等技術，提前識彆潛在的市場風險、信用風險、運營風險，並采取有效措施加以規避。 打造數據驅動的組織文化： 強調建立以數據為導嚮的組織文化的重要性。如何培養團隊的數據素養，鼓勵數據驅動的決策，以及如何建立有效的跨部門協作機製。 本書的獨特之處： 本書力求做到理論的深度與實踐的可行性並重。我們避免瞭晦澀難懂的算法細節，而是側重於講解各種分析方法背後的邏輯和應用場景。書中大量的案例研究，將幫助讀者理解大數據分析如何在真實世界中創造價值。同時，我們提供的實操性建議，將幫助讀者在自己的工作環境中逐步落地大數據分析的應用。 無論您是企業決策者、市場營銷人員、産品經理，還是數據分析師，本書都將是您在數據時代緻勝的關鍵指南。它將幫助您告彆拍腦袋的決策模式，擁抱數據驅動的智慧增長，在激烈的市場競爭中脫穎而齣，創造非凡價值。 準備好踏上這場數據驅動的智慧之旅瞭嗎？讓我們一起，用大數據點亮商業的未來！

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名讓我産生瞭強烈的共鳴。“大數據分析，創造價值，做聰明的市場決策”，這幾個關鍵詞精準地擊中瞭我在實際工作中遇到的痛點。我一直在思考如何從海量的數據中提煉齣有用的信息，將它們轉化為能夠提升業務錶現的洞察，最終影響決策，實現增長。市場競爭日益激烈，依賴直覺和經驗的時代已經過去，真正能夠脫穎而齣的企業，一定是那些能夠理解並運用數據說話的。這本書似乎為我打開瞭一扇窗，讓我看到瞭如何將枯燥的數據轉化為鮮活的洞察，從而在瞬息萬變的市場中，找到那個最正確的方嚮。我期待書中能夠詳細闡述具體的分析方法和工具，最好能有實際的案例，讓我能夠理解這些理論是如何在現實世界中落地生根，並且開花結果的。尤其是在“創造價值”這一點上，我希望作者能夠提供切實可行的思路，不僅僅是停留在技術層麵，更能深入到商業模式和戰略層麵的價值創造。

評分☆☆☆☆☆

《大數據分析 創造價值 做聰明的市場決策》這個書名，一下子就抓住瞭我的眼球。我本身就對數據分析有著濃厚的興趣，尤其是如何利用數據來指導實際的商業決策，這更是我一直以來探索的方嚮。在我看來，大數據不僅僅是技術，更是一種思維方式。它能夠幫助我們更深入地理解市場、理解消費者，從而做齣更明智的選擇。我非常期待這本書能夠提供一些關於如何構建一個有效的數據分析體係的框架，包括數據采集、清洗、建模、以及結果解讀等一係列流程。更重要的是，我希望書中能夠深入探討如何將這些分析成果轉化為真正的“價值”，比如通過精準營銷提高轉化率，通過用戶行為分析優化産品體驗，或者通過預測性分析規避潛在風險。我希望這本書能夠給我帶來一些“aha moments”，讓我能夠將書中的知識融會貫通，並在實際工作中加以運用，真正實現數據驅動的智慧決策。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名，就像一股清流，注入瞭我對當前市場環境的睏惑。作為一名長期在市場一綫摸爬滾打的從業者，我深切體會到，信息爆炸和用戶需求的個性化，使得傳統的市場判斷方式越來越力不從心。我一直在尋找一種更係統、更科學的方法來應對這種挑戰。這本書的標題，“大數據分析，創造價值，做聰明的市場決策”，簡直就是為我量身定製的。我尤其關注“創造價值”這個部分，因為在我看來，很多時候我們對數據的分析僅僅停留在“瞭解”的層麵，卻難以真正地“創造”齣新的價值點，比如發現未被滿足的需求，或者優化現有産品和服務。我希望這本書能夠提供一些切實可行的策略，幫助我理解如何將大數據分析的結論，轉化為能夠直接影響産品開發、營銷推廣、甚至商業模式創新的 actionable insights。我非常期待書中能夠有針對不同行業、不同場景的具體案例分析，讓我能夠看到大數據分析是如何在現實世界中幫助企業獲得競爭優勢的。

評分☆☆☆☆☆

我是在一次偶然的機會下看到瞭這本書的書名，它立刻吸引瞭我。我是一名對數據驅動決策充滿熱情的研究者，一直以來都對如何從復雜的數據集中挖掘齣有意義的模式和趨勢深感著迷。這本書的標題，“大數據分析，創造價值，做聰明的市場決策”，恰恰點齣瞭我長期以來所關注的核心問題。我渴望瞭解，在大數據時代，我們如何纔能真正地從海量信息中“創造價值”，而不僅僅是進行一些錶麵的統計分析。更重要的是，我希望這本書能夠提供清晰的路徑，指導我們如何將這些分析結果轉化為“聰明的市場決策”。我期待書中能夠包含一些前沿的大數據分析技術介紹，例如機器學習、深度學習在市場分析中的應用，以及如何有效地進行數據可視化，讓復雜的數據洞察能夠被更多人理解和接受。同時，我也非常關心書中是否有關於如何構建數據分析團隊、培養數據人纔的討論，畢竟，工具和技術固然重要，但人的能力纔是實現價值的關鍵。

評分☆☆☆☆☆

從書名《大數據分析 創造價值 做聰明的市場決策》來看，這本書似乎直擊我多年來在市場營銷領域遇到的核心難題。我一直深信數據能夠為決策提供強有力的支持，但如何有效地利用海量數據，將其轉化為看得見的商業價值，並最終指導齣真正“聰明”的市場策略，一直是我的睏惑所在。我希望這本書能夠提供一些非常實用、可操作的方法論，幫助我從數據中提煉齣有價值的洞察，而不是被各種復雜的技術和指標所淹沒。我尤其關心的是“創造價值”這一部分，究竟如何通過大數據分析來發現新的市場機會，優化客戶體驗，甚至重塑商業模式？我期待書中能夠提供一些創新的思維和案例，讓我能夠看到大數據分析的無限可能，並從中汲取靈感，應用到我的工作中，做齣更具前瞻性和影響力的市場決策。